Jawapan:
Oleh kerana dalam menghuraikan satu set data, kepentingan utamanya adalah nilai pusat pengedaran.
Penjelasan:
Dalam statistik deskriptif, kita menerangkan ciri-ciri satu set data di tangan - kita tidak membuat kesimpulan pada populasi yang lebih besar dari mana data itu datang (Itu statistik inferens).
Dengan berbuat demikian, soalan utama kami biasanya 'di mana pusat pengedaran'. Untuk menjawab soalan itu, biasanya kita menggunakan sama rata, median atau mod, bergantung pada jenis data. Ketiga-tiga langkah kecenderungan pusat ini menunjukkan titik pusat di mana semua data berkumpul. Itulah sebabnya ia adalah salah satu daripada dua bahagian penting statistik perangkaan. Bahagian lain adalah ukuran penyebaran, yang menjelaskan sejauh mana data diedarkan di sekitar kecenderungan pusat.
Jadi dengan kecenderungan utama, kita tahu pusat pengedaran data. Dengan penyebaran, kita tahu bagaimana menyebarkan data itu.
Marisol dan Mimi berjalan jarak yang sama dari sekolah mereka ke pusat membeli-belah. Marisol berjalan 2 batu sejam, sementara Mimi meninggalkan 1 jam kemudian dan berjalan 3 batu sejam. Sekiranya mereka sampai di pusat membeli-belah pada masa yang sama, sejauh mana pusat membeli-belah itu adalah sekolah mereka?
6 batu. d = t xx 2 mph d = (t -1) xx 3 mph Jarak ke mall adalah sama sehingga dua kali boleh ditetapkan sama satu sama lain. t xx 2mph = t-1 xx 3 mph 2t = 3t - 3 tolak 2t dan tambahkan 3 kepada kedua-dua belah persamaan 2t- 2t +3 = 3t -2t - 3 + 3 Ini memberi: 3 = t masa bersamaan tiga jam . d = 3 h xx 2mph d = 6 batu.
Apakah kepentingan statistik deskriptif?
Statistik deskriptif adalah disiplin kuantitatif menerangkan ciri-ciri utama koleksi maklumat, atau penerangan kuantitatif itu sendiri. Statistik deskriptif sangat penting kerana jika kita hanya membentangkan data mentah kita, sukar untuk memvisualisasikan data yang ditunjukkan, terutamanya jika terdapat banyak perkara. Oleh itu, statistik deskriptif membolehkan kita membentangkan data dengan cara yang lebih bermakna, yang membolehkan interpretasi data yang lebih mudah. Sebagai contoh, jika kami mempunyai hasil 100 buah kursus kursus pelajar, kami mungkin berminat dalam prestasi keseluruhan pelajar tersebut. Kami juga akan
Apakah hubungan di antara statistik deskriptif dan inferens?
Statistik deskriptif termasuk perihalan data sampel yang diberikan, tanpa membuat keputusan mengenai penduduk. Sebagai contoh: min sampel boleh dikira dari sampel, dan ia adalah statistik deskriptif. Statistik inferensi membawa kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel. Sebagai contoh, menyimpulkan bahawa majoriti orang menyokong satu calon (berdasarkan sampel tertentu). Hubungan: Oleh kerana kita tidak mempunyai akses kepada seluruh penduduk, kita menggunakan statistik deskriptif untuk membuat kesimpulan kesimpulan.